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차원값을 원하는 기준으로 묶어 비교하기

국가 코드나 가격·레벨 같은 원본 차원값은 그대로 조회하기보다 권역이나 구간처럼 분석 목적에 맞는 기준으로 다시 묶어 봐야 할 때가 많다. Hive 애널리틱스 차트의 구간 설정을 사용하면 원본 로그를 바꾸지 않고 문자형 값은 그룹으로, 숫자형 값은 직접 입력하거나 등간격(동일한 간격)으로 나눈 구간으로 구성해 새로운 차원값처럼 비교할 수 있다. 설정하지 않은 나머지 값도 하나의 이름으로 묶어 함께 확인할 수 있다.

분석 목적에 맞게 다시 분류해야 하는 차원값

게임 데이터에 포함된 차원값은 수집된 원본 값으로 나뉜다. 국가는 KR, JP, US처럼 국가 코드별로 기록되고, 가격이나 레벨 같은 숫자형 속성은 개별 수치로 수집된다.

데이터 분석에서는 원본 값을 그대로 조회하기보다 분석 목적에 맞게 가격이나 레벨 같은 숫자형 값을 구간별로 나누거나, 국가 코드를 권역별로 묶어 비교해야 할 때가 있다. 데이터 분석 담당자는 수집된 값을 의사결정에 활용할 수 있는 기준으로 재구성하고, 분석 목적과 보고 대상, 운영 상황에 따라 분류 방식을 달리 적용해야 한다.

이때 원본 데이터는 유지하면서 화면에서 여러 값을 하나의 그룹으로 구성하거나 숫자 범위를 구간별로 조정할 수 있다면 별도의 쿼리나 가공 데이터를 반복해서 만들지 않아도 된다. 분석 담당자가 필요한 기준을 직접 적용해 여러 관점의 결과를 빠르게 비교할 수 있어 분석 준비 시간을 줄이고, 후속 분석으로 이어갈 범위를 구체화할 수 있다.

Hive 애널리틱스의 구간 설정

Hive 애널리틱스의 차트에서는 선택한 차원값에 구간 설정을 적용해 원본 값을 새로운 차원값으로 구성할 수 있다. 문자형 차원값은 하나 이상의 값을 선택해 그룹으로 묶을 수 있으며, 숫자형 차원값은 원하는 범위를 구간으로 나누거나 여러 값을 그룹으로 합칠 수 있다.

숫자형 차원값의 구간은 범위를 직접 입력하거나 등간격 설정으로 만들 수 있다. 등간격 설정에서는 최솟값과 최댓값, 구간 수를 지정하면 해당 범위가 동일한 간격으로 분할된다. 예를 들어 최솟값을 0, 최댓값을 100,000, 구간 수를 4로 설정하면 0~24,999, 25,000~49,999, 50,000~74,999, 75,000~100,000의 네 구간이 자동으로 생성된다. 문자형과 숫자형 모두 별도로 설정하지 않은 값을 하나로 묶어 표시할 수 있어, 분석 대상에 포함되지 않은 나머지 값도 함께 확인할 수 있다.

이렇게 구성한 그룹과 구간은 차트에서 새로운 차원값으로 표시된다. 원본 로그의 값을 변경하지 않고도 현재 분석에 필요한 분류 기준을 적용해 측정값을 비교할 수 있다.

캐릭터 레벨을 1부터 50까지 10레벨 단위의 다섯 구간으로 나누고 나머지 값 이름을 50 ~로 지정한 구간 설정 화면
숫자형 차원값인 캐릭터 레벨을 구간으로 나누면 레벨 구간별 콘텐츠 완료 이용자를 비교할 수 있다.

차원값을 분석 기준에 맞게 구성해보기

문자형 국가 코드를 권역별로 묶는 방법과 숫자형 가격을 동일한 간격으로 나누는 방법을 각각 살펴보자.

국가를 권역별로 묶어 이용자 수 비교하기

국가별 이용자 수를 권역 단위로 비교하려면 측정값을 AU, 차원값을 country로 선택한 뒤 그룹을 설정한다. 아래 화면에서는 KR, JP, CN을 Asia로 묶고, US, CA를 America로 구성했다. 설정한 그룹에 포함되지 않은 국가는 ETC로 표시되도록 나머지 값 이름을 지정했다.

country 차원값에서 KR JP CN을 Asia로 묶고 US CA를 America로 묶은 그룹 설정 화면
국가 코드를 권역별 그룹으로 묶고 나머지 값을 별도의 이름으로 설정할 수 있다.

그룹을 적용하면 개별 국가 코드 대신 Asia, America, ETC가 새로운 차원값으로 표시된다. 이를 통해 원본 데이터를 변경하지 않고도 일자별 이용자 수를 권역 단위로 비교할 수 있다.

국가 차원값을 Asia America ETC로 묶어 일자별 AU를 비교한 막대그래프
설정한 권역을 기준으로 일자별 이용자 수를 비교할 수 있다.

가격을 동일한 간격으로 나눠 구매 이용자 수 확인하기

구매가 발생한 가격대를 비교하려면 측정값을 PU, 숫자형 차원값을 price로 선택한 뒤 구간을 설정한다. 아래 화면에서는 최솟값을 0, 최댓값을 100000, 구간 수를 4로 입력해 가격 범위를 동일한 간격으로 나눴다. 설정 범위를 벗어나는 값은 100001~로 묶어 표시했다.

price 차원값의 0부터 100000까지 범위를 네 개의 동일한 구간으로 설정한 화면
최솟값과 최댓값, 구간 수를 입력하면 숫자 범위를 동일한 간격으로 나눌 수 있다.

등간격 설정을 적용하면 가격이 0~24999, 25000~49999, 50000~74999, 75000~100000으로 구분된다. 차트에서는 이렇게 만든 가격 구간별로 구매 이용자 수를 비교해 구매가 주로 발생한 가격대를 확인할 수 있다.

가격 구간별 일자별 PU를 확인한 차트 결과
설정한 가격 구간에 따라 일자별 구매 이용자 수를 비교할 수 있다.

Hive 애널리틱스 시작해보기

구간 설정을 활용하면 수집한 원본 차원값을 유지하면서도 현재 분석에 필요한 그룹과 숫자 범위를 차트에서 구성할 수 있다. 분석 기준이 달라질 때마다 새로운 속성을 개발하거나 데이터를 별도로 가공하는 과정을 줄이고, 같은 데이터를 여러 관점에서 비교할 수 있다.

Hive 애널리틱스는 Hive SDK를 통해 수집한 게임 이벤트와 속성을 차트에서 분석할 수 있는 게임 전문 애널리틱스 솔루션이다. 지금 Hive 애널리틱스에서 차원값을 분석 목적에 맞게 구성해 필요한 기준으로 데이터를 확인해보자.

김동완 기자

애널리틱스가 게임 운영과 의사결정에 도움이 되기를 바랍니다. 앞으로도 게임 운영에 유용하게 활용할 수 있는 다양한 기능과 활용 방법을 꾸준히 소개할 예정이니, 애널리틱스에 많은 관심 부탁드립니다.


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